Послуги з розробки та консалтингу на Databricks
Розробка та консалтинг на Databricks: впровадження lakehouse на Delta Lake і Unity Catalog, пайплайни Lakeflow та завдання Spark, міграції з Hadoop, застарілих сховищ даних і Hive metastore, Databricks SQL та AI/BI-дашборди, машинне навчання й AI-агенти на Databricks, CI/CD та оптимізація витрат. Виділені Databricks-інженери у вашу команду або проєкт на Databricks, реалізований від початку до кінця.
Що ми створюємо на Databricks
Впровадження lakehouse на Databricks
Робочі простори в Azure Databricks, AWS чи Google Cloud налаштовуємо в Terraform з Unity Catalog; сирі, очищені та готові для бізнесу шари зберігаємо в таблицях Delta Lake або Apache Iceberg, а розробку, staging і продакшн розділяємо за каталогами й робочими просторами.
Пайплайни Lakeflow і завдання Spark
Пакетні та потокові пайплайни в Lakeflow pipelines на основі Spark Declarative Pipelines (раніше Delta Live Tables) з очікуваннями щодо якості даних, завантаженням через Lakeflow Connect і Auto Loader та завданнями PySpark, запланованими в Lakeflow Jobs.
Unity Catalog і керування доступом
Каталоги, схеми й дозволи, описані як код, фільтри рядків, маски стовпців і політики на основі атрибутів для персональних даних, lineage та журнали аудиту, які читаємо із системних таблиць, а також Delta Sharing, щоб надавати партнерам контрольований доступ без копіювання даних.
Міграції на Databricks
Кластери Hadoop і Hive, сховища на SQL Server, Oracle та Teradata і навантаження Azure Synapse переносимо поетапно, таблиці Hive metastore оновлюємо до Unity Catalog, а кожну таблицю перед вимкненням старої системи звіряємо за кількістю рядків і підсумками.
Databricks SQL та AI/BI
SQL warehouses для Power BI і Tableau, AI/BI-дашборди, metric views, що визначають кожен KPI один раз, і Genie, де бізнес-користувачі ставлять запитання звичайною мовою щодо даних і визначень, які підготувала команда, що працює з даними.
Машинне навчання на Databricks
Інженерія ознак, навчання з відстеженням у MLflow 3, моделі, зареєстровані в Unity Catalog і доступні з ендпоінтів Model Serving, для моделей прогнозування, скорингу та рекомендацій, які навчаються поряд із даними, що вони використовують.
AI-агенти та retrieval на Databricks
Агенти, створені в Agent Bricks або кодом, retrieval за вашими документами через Databricks AI Search (раніше Vector Search), трейсинг та оцінювання в MLflow і застосунки на Databricks Apps, чиї транзакційні дані зберігає Lakebase, керована база даних Postgres.
Контроль витрат на Databricks
Витрати розбиваємо за завданнями, warehouses і командами за системними таблицями білінгу, а потім скорочуємо за допомогою serverless або обчислень потрібного розміру, політик кластерів, автозавершення, Photon там, де він окупається, та автоматичної кластеризації liquid clustering на великих таблицях.
CI/CD з Declarative Automation Bundles
Завдання, пайплайни й дашборди розгортаються з Git через Declarative Automation Bundles (раніше Databricks Asset Bundles) за допомогою GitHub Actions або Azure DevOps, код PySpark покрито модульними тестами, а service principals із федеративними обліковими даними замінюють персональні токени доступу.
Наші Databricks-інженери для вашої команди
Виділені Databricks-інженери
Databricks-інженери, які приєднуються до вашої команди на повний робочий день, працюють у ваших репозиторіях, трекері й на ваших зустрічах і звітують вашому керівнику. Співбесіду проводите ви, а український договір, зарплата, рахунки й відпустки на нас.
Проєкти на Databricks під ключ
Команда, яка веде проєкт на Databricks від визначення обсягу до релізу: оцінка, розробка, тести й розгортання, а технічний лідер з нашого боку відповідає за план і якість.
Підтримка і прийняття проєктів на Databricks
Наявна система на Databricks, яку ми приймаємо від іншої команди або підтримуємо в роботі: спершу огляд без змін у коді й письмовий перелік ризиків, далі виправлення і нові функції в порядку їхньої користі.
На сторінці виділеної команди пояснено, як фахівці приєднуються до вашої команди, а на сторінці аутсорсингу описано реалізацію проєктів, прийняття систем від інших команд і те, як ми беремо оплату.
Хто працює над вашим проєктом на Databricks
Databricks-інженери
Lakeflow, Spark, Unity Catalog і налаштування платформи
Data-інженери
Завантаження даних, пайплайни та якість даних
Analytics-інженери та BI-розробники
Databricks SQL, dbt, metric views і дашборди
Інженери з машинного навчання
MLflow, Model Serving та агенти
Інженери з хмари та DevOps
Terraform, мережі та CI/CD
Lakehouse, яким керують як програмним забезпеченням
Робочі простори, каталоги, дозволи, завдання й пайплайни описано в коді: Terraform для платформи, bundles для завдань і пайплайнів, pull request з тестами для кожної зміни. Тож продакшн ніколи не редагують вручну в ноутбуці, а будь-яке середовище можна відтворити.
Вартість і доступ закладаємо в проєкт із першого тижня: обчислювальні ресурси позначені тегами для кожної команди, з бюджетами та сповіщеннями, політики кластерів обмежують те, що можна запустити, персональні дані маскуються через Unity Catalog, а до робочих просторів підключаються через приватну мережу, якщо цього вимагає ваша політика безпеки.
Інші послуги у сфері даних і AI, які ми надаємо
AI і машинне навчання
Розробка AI і машинного навчання: прогнозування, виявлення шахрайства, рекомендаційні системи, комп'ютерний зір, NLP і розпізнавання мовлення, MLOps. Виділені інженери з машинного навчання або реалізація проєкту.
Data engineering
Data engineering: ETL-пайплайни, Spark, dbt і потокова обробка, сховища даних і lakehouse на Snowflake, Databricks, BigQuery, Redshift та Microsoft Fabric. Виділені інженери даних або реалізація проєкту.
Аналітика даних і Power BI
Аналітика даних і Power BI: дашборди в Power BI, Tableau і Looker, продуктова аналітика, A/B-тестування, фінансова та маркетингова звітність. Виділені аналітики даних і BI-розробники або реалізація проєкту.
Розробка баз даних
Розробка та адміністрування баз даних: проєктування схем, оптимізація запитів, міграції й резервне копіювання на SQL Server, PostgreSQL, MySQL, Oracle та MongoDB. Надаємо виділених розробників баз даних і DBA або виконуємо проєкт.
Комп'ютерний зір
Розробка комп'ютерного зору: виявлення об'єктів, візуальний контроль, OCR, відеоаналітика, аналіз медичних зображень і моделі на edge-пристроях. Надаємо виділених інженерів із комп'ютерного зору або виконуємо проєкт.
Розмітка даних
Анотація та розмітка даних для AI: зображення, відео, текст, аудіо й LiDAR, дані для RLHF та оцінювання, контроль якості кожної партії. Надаємо виділених анотаторів даних або виконуємо проєкт.
MLOps
Послуги та консалтинг з MLOps: ML-платформи, CI/CD для моделей, реєстри моделей, serving й автомасштабування, GPU-інфраструктура, моніторинг дрейфу та LLMOps. Надаємо виділених MLOps-інженерів або виконуємо проєкт.
Розробка на Snowflake
Розробка та консалтинг із Snowflake: проєктування сховища даних, завантаження даних через Snowpipe і Openflow, dbt, міграції, Cortex AI, безпека та контроль витрат. Надаємо виділених розробників Snowflake або виконуємо проєкт.
Kafka і потокова обробка подій
Розробка та консалтинг із Apache Kafka: event-driven архітектура, Kafka Connect і Debezium, Flink та Kafka Streams, Confluent Cloud, MSK і Event Hubs. Надаємо виділених Kafka-інженерів або виконуємо проєкт.
Автоматизація бізнес-процесів
Автоматизація робочих процесів та AI-автоматизація: сценарії в n8n, Make, Zapier і Power Automate, AI-агенти в робочих процесах, автоматизація CRM, фінансів і роботи з документами. Надаємо виділених розробників автоматизації або виконуємо проєкт.
Питання про розробку на Databricks
У яких галузях працюють ваші Databricks-інженери?
Фінтех, банківська справа й страхування: дані про ризики, шахрайство та регуляторні дані; e-commerce і роздрібна торгівля: дані про клієнтів, замовлення й попит; AI-продукти та продукти на основі даних, збудовані на lakehouse; охорона здоров'я та науки про життя: клінічні й дослідницькі дані за суворих правил доступу; рекламні та маркетингові технології: події великого обсягу; виробництво та енергетика: дані сенсорів і телеметрії; корпоративний SaaS: аналітика продукту.
Чи працюєте ви з Azure Databricks і Databricks в AWS та Google Cloud?
Так, з усіма трьома. Unity Catalog, Lakeflow і SQL warehouses працюють однаково в кожній із них. Змінюються мережі, налаштування ідентифікації та сховище під ними, і їх ми описуємо в Terraform для тієї хмари, яку ви використовуєте.
Чи можете ви перенести нас із Hive metastore на Unity Catalog?
Так. Спочатку складаємо інвентаризацію таблиць, завдань і дозволів, потім оновлюємо таблиці групами, перенаправляємо завдання на нові назви й тестуємо їх, а старий metastore лишається лише для читання, доки на нове не перейдуть усі споживачі.
Як швидко можуть стати до роботи Databricks-інженери?
Якщо відповідний Databricks-інженер вільний, старт залежить лише від вашої співбесіди, NDA і передачі прав на інтелектуальну власність. Інакше ми проводимо пошук, який зазвичай дає профілі кандидатів за два-три тижні, і ніхто не починає роботу, доки ви не скажете «так».
Як найняти фахівців через BigTree108, якщо вам потрібні Databricks-інженери?
Розкажіть про роботу, рівень і години, які вам потрібні. Ми пропонуємо одну-двох людей з їхніми профілями, ви проводите з ними співбесіду так, як зі своїм власним кандидатом, підписуєте один договір із ТОВ «БІГ ТРІ 108» і отримуєте один рахунок на місяць.
Кому належать результати їхньої роботи?
Вам. Кожен фахівець має підписаний із BigTree108 договір, за яким усі результати роботи передаються компанії, а наш договір із вами передає їх далі. Код, дизайн-макети та документи постачаються у ваші власні репозиторії та інструменти, а не зберігаються там, де змінити їх можемо лише ми.
Плануєте чи виправляєте платформу на Databricks?
Розкажіть про вашу хмару, навантаження та про те, що має забезпечувати платформа. Ви отримаєте відповідь протягом одного робочого дня: план, огляд витрат і governance або профілі кандидатів.